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摘要:
目前, 基于远监督的蛋白质交互关系抽取方法通过将知识库中的实体对与文本中的实体进行匹配来产生大规模的训练数据, 有效地解决了标注数据不足的问题.在基于最大期望算法的蛋白质交互识别的基础上, 提出了一种基于词频统计的蛋白质交互关系识别.该方法对每一个蛋白质对签名档进行处理, 取出两个目标蛋白质中间的单词;然后对其进行词性标注, 只保留名词和动词, 同时进行词干提取;最终得到每个蛋白质对签名档下的词频统计.利用得到的词频信息设定阈值来获取签名档的高频词, 改进最大期望算法的初始化过程.实验结果表明, 通过加入高频词信息的干预来进一步获取句子的类别作为初始值较原始的基于最大期望算法的模型, 取得了更高且均衡的精确度和召回率, 对目前基于远监督的蛋白质交互关系识别方法进行了明显的改进.
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文献信息
篇名 基于词频统计的蛋白质交互关系识别
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 远监督 蛋白质交互 最大期望算法 词频统计
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 65-68,72
页数 5页 分类号 TP391
字数 4085字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.02.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 牛耘 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 24 86 5.0 8.0
2 蔡松成 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 3 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
远监督
蛋白质交互
最大期望算法
词频统计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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